Hello 视频数据：训练 AutoML 视频分类模型

使用集合让一切井井有条 根据您的偏好保存内容并对其进行分类。

使用 Google Cloud 控制台训练 AutoML 视频分类模型。创建数据集并导入数据后，使用 Google Cloud 控制台查看训练视频并开始训练模型。

本教程包含多个页面：

1. 设置项目。

2. 创建视频分类数据集。

3. 训练 AutoML 视频分类模型。

4. 部署模型以进行批量预测。

5. 清理项目。

每个页面均假定您已经按照本教程中之前页面的说明操作。

查看导入的视频

您收到的通知您文件导入已完成的电子邮件包含一个链接，指向包含注释集的数据集的浏览标签页。此注释集包含导入文件中的数据。 或者，点击前往“数据集”页面，然后选择相应的数据集。

开始 AutoML 模型训练

要开始训练，请执行以下操作

1. 在右侧面板中选择训练新模型。
   

   

2. 选择训练方法。默认为 AutoML。保留原样。

   

3. 点击继续。

4. 修改模型名称。注意：如果您没有为模型提供名称，系统将根据数据集名称分配一个名称。

   

5. 选择训练新模型。右侧面板中的“Training jobs and models”下会显示“demo_data”训练作业。

   

此演示数据集的训练需要数小时。训练开始后，您会收到一封电子邮件，告知您训练时间大约为 15 分钟。

如需查看当前的训练状态，请点击右侧面板中的训练作业“demo_data”。此时将显示模型属性页面。

模型训练完成后，您还会收到一封通知电子邮件。

查看评估结果

训练完成后，选择 demo_data 模型以检查模型评估结果。

您将被带往评估标签页，您可以在其中查看模型性能指标。

后续步骤

按照本教程的下一页操作，部署经过训练的 AutoML 模型以进行批量预测。